Machine Learning courses
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人工智能通识
2017年7月，中国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能的发展提升为国家战略。这不仅有力支撑了高质量发展，还丰富了新生产力内涵，成为衡量国家科技创新和高端制造水平的关键指标。
西南交通大学计算机与人工智能学院推出的《人工智能》通识课程引领您探索推动第四次工业革命的人工智能技术。本课程自2017年开设以来，已成为全国高校中最早的人工智能教学.
人工智能与生物特征识别
课程名称：人工智能与生物特征识别
课程描述：本课程为专业选修课程，北京理工大学研究生精品课程，学时为32学时，向研究生及高年级本科生开放。课程通过理论与实践的结合，强化学生在相关领域的能力。基于本课程，历届学生成绩显著，多次在中国研究生电子竞赛中斩获全国及区域多项大奖。课程优势在于全面介绍智能成像与信息感知技术，结合机器学习和深度学习技术，指导学.
深度学习
本课程主要面向计科、人工智能及物联网专业的本科生，讲述深度学习基本概念、经典深度学习模型及其实践，主要内容包括前馈神经网络、深度模型优化与正则化、卷积神经网络、循环神经网络等，并介绍深度学习框架的编码实现和参数优化方法。本课程注重理论学习与实践应用的结合，除了课堂讲授之外，还将通过实践环节引导学生使用深度学习平台或工具，让学生通过实际应用来加深.
人工智能技术
近年来在大数据、云计算、物联网等信息环境推动以及新的算法、模型和硬件助力下，人工智能在自然语言理解、语音识别、视觉分析和数据挖掘等领域取得了显著进展，成为社会经济发展的引擎。人工智能作为计算机科学的一个重要分支，是一门理论基础完善、多学科交叉且应用领域广阔的前沿学科，主要研究如何利用计算机模拟、延伸和扩展人类的智能行为。《人工智能技术》课程是计算.
人工智能
课程结构分为三部分，共八章内容，涵盖人工智能导引、大数据、机器学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、智能机器人以及教育应用与伦理安全。
课程介绍了人工智能的核心技术，与教育应用紧密结合，并设计实践环节，采用理论与案例结合的启发式教学方法，激发同学们对人工智能的学习热情。课程特点包括：
理论讲授：通过课件、多媒体等方式讲解人工智能技术。
理.
计算思维与人工智能基础
计算思维与人工智能课程融合理论与实际，是多学科交叉且广泛应用的前沿课程。基于多年人工智能教学实践，课程结合计算机技术发展，分析和认知人工智能学科特点，以计算思维视角探讨其基本理论和方法，运用Python实现相关理论的案例。
课程特点包括：
注重实例的教学方式： 专注于激发学生学习兴趣，结合课程属性，以解决问题的原理和思路为重点，讲解经典实例，帮助学.
小白学人工智能
中国也在大力发展新一代人工智能技术，并致力于将其应用于各行各业。本课程完成后，学生将能够：
了解人工智能行业的最新应用和发展趋势。
从数据、算法和计算力的角度理解人工智能的发展。
用行业或生活术语比喻人工智能的概念和原理。
体验和理解深度学习原理，涉及CNN、图像风格迁移、RNN等架构。
通过实例理解深度学习特征，如输入层、隐藏层、输.
人工智能
本课程的特色包括：
注重人工智能核心技术体系的构建，讲解全面完整，涵盖多个核心技术途径，如机器学习和神经网络等。
从“认识你自己”角度出发，将内容有机结合为一个整体，便于系统理解和掌握。
培养解决实际问题的思路，通过案例示例展示基本思路。
注重人工智能思维模式的建构，强调技术与非技术的区别。
注重技术创新思维的培养和建构。
本课程自2008年起.
数据科学导论
新技术如云计算、大数据、物联网和人工智能彻底改变了我们对数据的理解，带来了许多新问题，而这些问题在传统理论中尚无解决方案。每个领域现在已发展出许多新的学科如农业大数据、工业大数据等，从学科角度探讨大数据的挑战和解决方案。因此，我们亟需更新我们的知识结构。
课程介绍数据科学的基本概念、理论，并展示其应用和发展前景。学生将掌握获取、处理、管理、分析和.
人工智能方法与技术
本课程系统、深入地介绍人工智能的理论方法、领域应用和前沿技术，主要内容包括：知识表示与因果推理、语言文本分析、集成学习及大数据分类与预测、智能推荐新技术、社交媒体的图模型计算与传播机制、博弈论与智能决策方法、复杂系统网络建模与控制决策等。注重对智能媒体计算相关的语言文本、智能推荐、互联网传播等场景下的实战应用分析。
适合于研究生或高年级本.
